python特殊输入输出

本文介绍Python中处理输入输出的方法,包括不同数据类型的读取、格式化输出等实用技巧。涵盖基本数据类型的输入处理、字符串格式化及特殊字符的使用。

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输入:

1、输入为int或float型的

因有些网站玄武盾会屏蔽eval这个字符串,因此最好用int或float

a=int(input())
b=float(input()) 
c=eval(input()) #不确定准确的数据类型,自动判断可转换为int或float

2、一行输入多个元素

python的输入是输入的字符串,所以在输入后要转换类型

①以空格分隔,eg,2  3.4  4

a,b,c=input().split(" ")
a=int(a)
b=float(b)
c=eval(c)

②用map函数,以逗号,分隔,eg,2,3,4

适用于一行的数据类型都相同

a,b,c=map(int,input().split(","))

输出:

1、保留小数点后几位

x=3.1234567
print("%.2f"%x)

2、占位

x=33
print("%3d"%x)

3、取消输出时的回车

print("3214", end="")

同理,若想要输出有字符串,eg,";"。则可

print("3214", end=";")

4、取消输出时逗号,产生的空格

x=23
y=45
print(x, y, sep = '')

5、输出完整的一句话中有变量

exceed=60
print("Exceed %d%%."%exceed) #%%为转义百分号%

或用format

hour=3
minute=9
print("时间为:",format(hour, "d"),format(minute, "02d"), sep = '')

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Python中实现数组的输入和输出方法的问题,特别是使用NumPy的示例代码。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。 用户提供的引用中有几个提到了NumPy数组的操作,比如引用[2]和引用[5]讨论了MaskedArray的使用,这可能与数组的输入输出相关吗?不过用户的问题更偏向基础的输入输出,可能需要更基础的示例。 用户提到array模块(引用[3]),但用户可能更关注NumPy而不是Python内置的array模块。引用[4]提到了在NumPy数组中搜索序列,这可能不太相关,但可以暂时记下。 接下来,我需要整理Python中数组的输入输出方法,尤其是使用NumPy的情况。输入方面,常见的包括从列表转换、文件读取(如CSV、TXT)、生成特殊数组(zeros, ones)。输出方面,转换为列表、保存到文件、格式化输出等。 然后要考虑如何将这些方法用示例代码展示。例如,从列表创建数组,使用np.array();从文件读取使用np.loadtxt();输出使用print或者np.savetxt()。同时,是否需要处理掩码数组?引用[2]中的MaskedArray可能是一个高级应用,但用户的问题可能更基础,所以可能不需要深入,但可以简要提及。 另外,用户提供的示例代码可能需要包括输入和输出的完整流程,比如输入一个列表,转换成NumPy数组,处理后再输出。还要注意代码的正确性,比如使用正确的函数和参数。 可能需要检查是否有遗漏的方法,比如使用input函数获取用户输入,然后转换为数组。例如,用户输入一串数字,分割后转为数组。这在引用[4]中提到了input数组,但具体实现可能需要用split和np.array转换。 最后,生成相关问题,要围绕数组的输入输出,可能涉及性能、不同数据格式的处理、异常处理等。需要确保问题相关且有价值。 总结步骤: 1. 输入方法:列表转换、文件读取、生成函数、用户输入处理。 2. 输出方法:转换为列表、保存文件、打印格式化。 3. 示例代码涵盖主要方法。 4. 相关问题围绕输入输出扩展,如性能优化、不同格式处理、错误处理等。 5. 引用合适的参考资料,如引用[2]关于MaskedArray的输出示例,引用[5]关于reshape可能影响输出结构,但可能不直接相关,需看是否有必要提及。</think>### Python中数组的输入与输出方法详解 #### 一、数组的输入方法 1. **从列表/元组创建数组** 使用$np.array()$将Python列表或元组转换为NumPy数组: ```python import numpy as np data_list = [1, 2, 3, 4] arr = np.array(data_list) ``` 2. **从文件读取数组** - 读取CSV/TXT文件: ```python arr = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') # 读取CSV arr = np.genfromtxt('data.txt') # 读取文本 ``` - 读取二进制文件(高效存储): ```python arr = np.fromfile('data.bin', dtype=np.float32) ``` 3. **生成特殊类型数组** ```python zeros_arr = np.zeros((2,3)) # 全零数组 ones_arr = np.ones((3,3)) # 全一数组 random_arr = np.random.rand(2,2) # 随机数组 ``` 4. **通过用户输入动态创建** 从控制台输入数据并转换: ```python user_input = input("输入数字(用空格分隔): ") data = list(map(float, user_input.split())) arr = np.array(data) ``` --- #### 二、数组的输出方法 1. **直接打印数组** ```python print(arr) # 输出格式:[[1 2][3 4]] ``` 2. **保存到文件** - 保存为文本文件: ```python np.savetxt('output.txt', arr, fmt='%.2f') # 指定格式 ``` - 保存为二进制文件: ```python arr.tofile('output.bin') ``` 3. **转换为Python原生类型** ```python list_from_arr = arr.tolist() # 将NumPy数组转为列表 ``` 4. **格式化输出掩码数组** 处理缺失值时使用$np.ma.MaskedArray$(如引用[2]中的示例): ```python masked_arr = np.ma.masked_where(arr == 0, arr) print(masked_arr) # 输出时会自动标记无效值 ``` --- #### 三、完整示例代码 ```python import numpy as np # 输入:用户输入创建数组 input_str = input("输入二维数组(行间用分号,数字用空格): ") rows = [list(map(float, row.split())) for row in input_str.split(';')] arr = np.array(rows) # 输出:打印并保存 print("NumPy数组:\n", arr) np.savetxt('output.csv', arr, delimiter=',', fmt='%d') # 输出掩码数组示例(引用[2]) masked_arr = np.ma.masked_where(arr > 100, arr) print("掩码数组:\n", masked_arr) ``` ---
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